检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2023年第1期63卷 77-84页

作者：赵晓敏王腾李宗辉宫新乐黄晋魏鹏合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230009 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学车辆与运载学院北京100084 天津市宇航智能装备技术企业重点实验室天津300451

智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)是未来汽车行业发展的主要方向之一,其对车载网络通信的带宽、延迟出了较高的要求。针对该要求,提出了基于以太网的电子电气架构(Electronic/Electrical Architecture,EEA);在分析基于I... 详细信息

智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)是未来汽车行业发展的主要方向之一,其对车载网络通信的带宽、延迟出了较高的要求。针对该要求,提出了基于以太网的电子电气架构(Electronic/Electrical Architecture,EEA);在分析基于IEEE802.1Qbv的时间敏感网络(Time-sensitive Networking,TSN)传输调度机制的基础上,实现了控制数据流和传感器数据流的增量式调度。通过评估和对比,TSN拥有更高的带宽、更低的传输时延,有望成为下一代车载网络。

关键词：智能网联汽车(ICV) 车载以太网时间敏感网络(TSN) 电子电气架构(EEA) 流量调度

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一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法

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物联网学报 2023年第1期7卷 49-59页

作者：张志飞刘峰葛祎阳李烁张煜熊轲北京交通大学计算机与信息技术学院高速铁路网络管理教育部工程研究中心北京100044 北京交通大学轨道交通安全协同创新中心北京100044 北京交通大学移动专用网络国家工程研究中心北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209

为提高网络入侵检测中多分类的准确率,提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构,提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力;进一步融入混合域注意力机制完... 详细信息

为提高网络入侵检测中多分类的准确率,提出了一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法。该方法通过深度可分离卷积、长短期记忆网络组成级联结构,提高了模型对数据中空间和时间特征的提取能力;进一步融入混合域注意力机制完善特征提取过程,提高了模型的检测能力。为了解决在中小样本上检测率低的问题,设计了一种基于变分自编码器和生成对抗网络的数据平衡策略,能有效应对网络数据集的数据不平衡现象,提升了所提检测方法的适应性。在CICIDS-2017、NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得99.80%、99.32%、83.87%的准确率,检测准确率分别提高了0.6%、0.5%、2.3%。

关键词：深度学习入侵检测注意力机制生成对抗网络

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面向高铁旅客服务系统的DSDP零信任架构设计

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铁路计算机应用 2024年第10期33卷 40-47页

作者：吴兴华姚洪磊刘勇王朋函北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(D... 详细信息

为解决高速铁路旅客服务系统(简称:旅服系统)业务终端设备数量多且统一安全接入管理权限复杂、零信任访问控制手段不足,以及传统软件定义边界(SDP,Software Defined Perimeter)零信任架构在实际应用中存在单点故障等问题,设计一种DSDP(Dual-identity SDP)零信任架构,用以改造旅服系统主数据中心(简称:主数据中心)和铁路局集团公司服务器集群架构,保障其代管的车站业务终端设备接入的安全性;提出基于同态加密技术的双重认证流程算法,用以实现DSDP零信任架构下,主数据中心和铁路局集团公司SDP控制模块双向互认功能。实验结果表明:DSDP零信任架构可有效对抗劫持风险;在多用户的情况下,可保障旅服系统响应时间在合理范围内;具有可用性,可为旅服系统终端设备的统一接入与不同权限要求的零信任身份认证提供技术手段。

关键词：高速铁路旅客服务系统系统架构零信任 SDP架构同态加密

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基于选择性模式的贝叶斯分类算法

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1605-1616页

作者：鞠卓亚王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 32178部队北京100012

分类问题是数据挖掘的一个重要研究课题.朴素贝叶斯分类器是分类问题中一种简单高效的分类学习技术.该分类器假定给定类标时属性之间相互条件独立,然而现实中属性之间往往具有一定的依赖关系."属性-值"序偶构成的模式在分类... 详细信息

分类问题是数据挖掘的一个重要研究课题.朴素贝叶斯分类器是分类问题中一种简单高效的分类学习技术.该分类器假定给定类标时属性之间相互条件独立,然而现实中属性之间往往具有一定的依赖关系."属性-值"序偶构成的模式在分类问题中具有关键作用,许多研究者利用这种特定模式构造分类器,而特定模式所包含的属性与其他属性之间的依赖关系,将对分类结果产生重要影响.通过对属性间的依赖关系进行深入研究,提出基于选择性模式的贝叶斯分类算法,既利用了基于贝叶斯网络分类器的优秀分类能力,又通过进一步分析模式中属性之间的依赖关系,削弱了属性条件独立假设的限制.实验证明:根据数据集特点,深入挖掘高区分能力的模式,合理构建属性之间的依赖关系,有助于提升分类精度.实验分析表明:与基准算法NB,AODE相比,提出的分类算法在10个数据集上的平均精度分别提升了1.65%和4.29%.

关键词：分类模式发现选择性模式依赖关系贝叶斯分类器

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基于图卷积网络融合群组关系的社会化推荐方法

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计算机工程 2023年第5期49卷 112-121页

作者：陈昱瑾王晶武志昊赵耀帅林友芳北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 中国民航信息网络股份有限公司北京101318

协同过滤推荐系统普遍面临交互数据稀疏,社会化推荐通过引入用户社交信息来缓解数据稀疏问题。现有社会化推荐方法主要关注好友关系,即用户间形成的直接社交关系,但社交数据的稀疏性限制了该类方法的性能表现。由用户加入兴趣小组所形... 详细信息

协同过滤推荐系统普遍面临交互数据稀疏,社会化推荐通过引入用户社交信息来缓解数据稀疏问题。现有社会化推荐方法主要关注好友关系,即用户间形成的直接社交关系,但社交数据的稀疏性限制了该类方法的性能表现。由用户加入兴趣小组所形成的群组关系数量繁多且富有价值,然而目前较少有研究关注这种关系,仅有的方法多采用矩阵分解等传统方法建模,对用户协同兴趣和社交影响的表达不够深入。为提升推荐质量,进一步研究群组关系,从缓解社交数据稀疏性的角度论证其在辅助推荐方面的作用,并基于建模能力更强的图卷积网络学习用户、项目与群组之间的高阶关系,分别设计出以间接和直接方式利用群组关系的推荐方法IGRec-Trans和IGRec-Direc,探索更合理的群组关系融合方式。在真实数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升推荐性能,相比最优基准方法DiffNet++,在HR@10和NDCG@10指标上最高可提升4.55%和3.98%,在冷启动用户推荐任务上NDCG@10指标最高可提升18.6%。

关键词：社会化推荐群组关系图卷积网络表示学习注意力机制

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一种基于时间序列特征的可解释步态识别方法

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中国科学：信息科学 2020年第3期50卷 438-460页

作者：施沫寒王志海北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

步态特征识别是生物特征识别的一种,在大量实际场景中有广泛的应用.目前,基于深度学习的方法在步态识别任务中表现出较好的准确率.但是,在对机器学习的研究中,人们不仅希望得到精确的预测,还希望算法对识别结果进行解释,以便人们理解实... 详细信息

步态特征识别是生物特征识别的一种,在大量实际场景中有广泛的应用.目前,基于深度学习的方法在步态识别任务中表现出较好的准确率.但是,在对机器学习的研究中,人们不仅希望得到精确的预测,还希望算法对识别结果进行解释,以便人们理解实际问题中的关键.深度神经网络的黑盒属性使得解释其识别依据非常困难.在已有的步态识别文献中,关注可解释性的研究尚处于空白状态.另外,深度神经网络需要大量数据来学习模型参数,在问题规模较小时难以有效地在未见数据上泛化.本文探索了一种兼具准确性和可解释性的步态识别方法.将步态特征表示为多维时间序列,使用一种基于Shapelet的时间序列分类方法进行步态识别. Shapelet是时间序列中最具有辨别性的子序列,基于Shapelet的时间序列分类方法能够提供较好的可解释性,同时可以提供较高的准确率.我们在CASIA-B数据集上进行了实验,和几种较新的深度学习方法进行了比较.实验表明,本文提出的方法在较小规模的数据集上能够提供与深度神经网络接近的准确率.与此同时,还能详细具体地解释模型的决策依据,即哪些特征在视频哪几帧的表现对某个个体而言最具辨别性.

关键词：步态识别时间序列 Shapelet 随机森林可解释性

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5G基站电缆图像多尺度目标检测方法

5G基站电缆图像多尺度目标检测方法

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中国计算机用户协会网络应用分会2022年第二十六届网络新技术与应用年会

作者：冀思远贾卓生北京交通大学计算机与信息技术学院

为了解决现有的目标检测方法对5G基站电缆图像检测精度不高的问题,提出了一种多尺度特征融合的目标检测方法(MFN)。MFN用特征融合网络,融合不同深度的特征信息,用多尺度检测网络生成候选区域,以提高检测精度,并在5G基站电缆数据集上证明... 详细信息

为了解决现有的目标检测方法对5G基站电缆图像检测精度不高的问题,提出了一种多尺度特征融合的目标检测方法(MFN)。MFN用特征融合网络,融合不同深度的特征信息,用多尺度检测网络生成候选区域,以提高检测精度,并在5G基站电缆数据集上证明了 MFN的优越性。与其他方法相比,MFN的均值平均精度以及对地线、火线和光纤3类难区分目标的检测精度均有所提高。

关键词： 5G基站电缆图像检测特征融合多尺度目标检测

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高铁智能运维虚拟仿真实验设计与应用

高铁智能运维虚拟仿真实验设计与应用

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第六届中国计算机实践教育学术会议暨第十五届全国高等学校计算机实践教学论坛

作者：彭文娟李清勇周围余贶琭许华婷北京交通大学计算机与信息技术学院

针对当前物联网专业实践过程中所存在的拓展性差、时空限制、缺乏创新性实验和缺乏大型综合实训项目的教学问题,本文研究设计了基于计算机视觉的高铁智能运维实验——高铁轨道巡检视觉感知虚拟仿真实验,实验展示了高铁轨道巡检的目标对... 详细信息

针对当前物联网专业实践过程中所存在的拓展性差、时空限制、缺乏创新性实验和缺乏大型综合实训项目的教学问题,本文研究设计了基于计算机视觉的高铁智能运维实验——高铁轨道巡检视觉感知虚拟仿真实验,实验展示了高铁轨道巡检的目标对象、检测装备及关键传感器的工作原理、物联网视觉感知系统的整体构建和运行操作,在虚拟仿真环境中实现高铁轨道状态检测的教学。结果表明,该实验取得了较好的应用效果,锻炼了学生的创新思维能力和工程实践能力。

关键词：新工科物联网实验教学智能运维轨道巡检计算机视觉虚拟仿真

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ChatGPT在风湿科中医电子病历症状信息预处理中的应用

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中华中医药学刊 2025年第3期43卷 24-29,I0043页

作者：喻金龙张磊许宁法立峰杨扩韩真真郭洪涛中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 中国中医科学院中医药数据中心北京100700 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100081 河南中医药大学第一附属医院河南郑州450000

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信... 详细信息

目的信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范,同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习,完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果针对医学命名实体识别问题,小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看,两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷,但从整体上看,ChatGPT表现更为出色。结论实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理,相比传统模型更便捷高效,且与ChatGLM相比整体上表现更优,这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。

关键词： ChatGPT 中医电子病历症状数据预处理信息抽取

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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

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自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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